Analýza dat. AI. Jaký je ML rozdíl?

Analýza dat. AI. Jaký je ML rozdíl? - Jay Nair Blog

Dnes existují ve světě transformační technologie, které jsou v souladu s příslibem transformace nebo změny ekosystému. Odvětví to změnilo a brzy je přijímá, zatímco ostatní chtějí lépe porozumět tomu, jak efektivně a hladce přizpůsobit vznikající technologie svým organizacím.

Umělá inteligence mezi nimi zdaleka není novým konceptem. Technologie je s námi už nějakou dobu, ale věci se změnily. Zvažujeme možnosti cloudových služeb, použití AI v několika důležitých organizačních funkcích a výpočetní sílu.

Ve skutečnosti se očekává, že dopad AI na několik průmyslových odvětví bude růst velmi rychle a do roku 2025 se očekává, že bude ve vysokých miliardách. Umělá inteligence je porušením, ale organizace nadále bojují s digitální transformací založenou na datech. Jaký je problém a jak jej lze vyřešit?

Jde o to, že podniky začleňují řešení AI do svých obchodních portfolií, ale čelí problémům, jako je cena, soukromí, bezpečnost, integrace a dokonce i formy regulace. Analytika však může hrát roli při urychlování zavádění AI v podnicích. Koneckonců, podniky, které implementují analytiku, jsou dvakrát vyšší pravděpodobností, že je získáno vrcholovým managementem jako AI.

Zatímco mnozí vnímají AI jako součást velké digitální revoluce, analytici ji považují za součást vývoje, který povede k úspěšné implementaci AI. Například modely strojového učení jsou nejúčinněji školeny ve velkých databázích. Podobně v organizaci, která si je analyticky vědoma, je zřejmé, že umělá inteligence je přirozený vývoj v integraci a přípravě dat, sdílení dat atd.

Umělá inteligence je v jistém smyslu správný přechod pro organizace s vyspělými analytickými systémy. Studie ukazují, že globální technologičtí vůdci, kteří jsou nejúspěšnější při zavádění technologií založených na umělé inteligenci, často začleňují informační strategie do svých základních funkcí - API, rozhraní a další.

Zásady standardů podnikových dat jsou jedním ze způsobů, jak zjednodušit postupy analýzy a strojového učení. Výše uvedené zásady údajů navíc pomáhají identifikovat zúčastněné strany a sledovat vstupy a strategie v rámci celého podniku, čímž se snižuje narušení zaměstnanců.

AI v průběhu času roste s analýzou

Umělá inteligence a strojové učení fungují po určitou dobu v závislosti na zralosti, která závisí na datech a jejich kvalitě. Důvodem je investice konkrétních organizací do databáze nebo ukládání dat, které je součástí procesu přizpůsobování aktiv implementaci AI. Kvalita dat je koneckonců přímým měřítkem kvality předpovědí.

V průběhu času se můžeme soustředit na řešení problémů se získáváním a ukládáním přesných dat, aby společnosti mohly žít podle dat AI a dodržovat příslib obchodní revoluce. Je však důležité pochopit, že vstup a zralost nejsou vždy spojeny s pozitivní korelací. Například elektronický obchod má nejmenší zralost, dokonce s analytickou hloubkou ve všech oblastech.

Analýza, která připravuje cestu pro přijetí AI

V současné době musí organizace důkladně porozumět zásobníku podnikových dat (BI), včetně schopnosti ukládat, spravovat a spravovat nestrukturovaná a strukturovaná data. Tyto nástroje a metody jsou základem účinných strategií AI. Podívejme se na další způsoby, jak může analýza pozitivně ovlivnit budoucnost založenou na AI:

1. Investice do analýzy velkých dat jsou rozhodující pro úspěch integrace nestrukturovaných a strukturovaných dat spolu se staršími zdroji dat, jako jsou systémy ERP a CRM.

2. Investice do architektury nebo strategie velkých dat posiluje technologii BI od ukládání, získávání, modelování, objevování, vizualizace, strojového učení a analýzy.

3. Organizace by také měly začít zkoumat nástroje, které umožňují vizualizaci a vizualizaci dat koncovými uživateli a samotným podnikem.

4. Vytvoření celopodnikových systémů pro správu podniků umožňuje společnostem vytvářet robustní platformy pro velká data, nejen deskriptivní analýzu. To může zahrnovat strojové učení, umělou inteligenci, podávání zpráv o prediktivní analýze a analýze receptů a metodiky implementace.

5. Platforma BI na podnikové úrovni může urychlit AI pomocí algoritmů, osvědčených postupů a řešení. Hloubkové analytické zkušenosti ve skutečnosti pomáhají efektivněji využívat AI a ML.

Nyní jsou organizace v ekosystému, který stále více potřebuje Datata Analytics. AI. Jaký je ML rozdíl? obchodní úspěch. V konečném důsledku jde vždy o výběr správných nástrojů pro správnou analýzu job.key a rozhodnutí, která zahrnují důležité technologické důsledky. Je však důležité pochopit rozdíl mezi AI, MLand a jeho předchůdcem v jeho eskalaci

Zdroj